Phân tích sống sót hay còn gọi là phân tích sống còn hoặc phân tích sinh tồn; Có một số người khác hay gọi là phân tích mô hình sự kiện … tùy theo người dịch, có người gọi là mô hình sự kiện này tiếng anh gọi là Survival analysis (SA); Trong bài viết này chúng ta phải làm quen hết tất cả các khái niệm về chúng, được các nhà nghiên cứu thường gọi tên.

Mục lục bài viết

Định nghĩa mô hình sống sót đơn giản nhất

Phân tích sống sót hoặc phân tích sự kiện khi nhà nghiên cứu muốn tìm hiểu ảnh hưởng đến các biến kết cục (biến phụ thuộc) mang tính thời gian. Diễn giải cho dễ hiểu tức là mô hình logit theo thời gian thôi.

Các nhân tố của mô hình sự kiện

Phân tích sinh tồn là một nhánh thống kê để phân tích thời gian dự kiến cho đến khi một hoặc nhiều sự kiện xảy ra, chẳng hạn như cái chết trong sinh vật và thất bại trong các hệ thống cơ học. Chủ đề này được gọi là lý thuyết độ tin cậy hoặc phân tích độ tin cậy trong kỹ thuật , phân tích thời lượng hoặc mô hình hóa thời lượng trong kinh tế và phân tích lịch sử sự kiện trong xã hội học. Phân tích sinh tồn cố gắng trả lời các câu hỏi như: tỷ lệ dân số sẽ tồn tại trong một thời gian nhất định là bao nhiêu? Trong số những người sống sót, họ sẽ chết hay thất bại ở mức độ nào? Có thể tính đến nhiều nguyên nhân gây tử vong hoặc thất bại? Làm thế nào để hoàn cảnh cụ thể hoặc đặc điểm tăng hoặc giảm xác suất sống sót?

Đọc thêm: Dữ liệu bảng: chính sách cổ tức công ty

Để trả lời các câu hỏi như vậy, cần xác định “trọn đời”. Trong trường hợp sống sót sinh học, cái chết là không rõ ràng, nhưng đối với độ tin cậy cơ học, sự thất bại có thể không được xác định rõ, vì có thể có các hệ thống cơ học trong đó thất bại là một phần, vấn đề mức độ, hoặc không được định vị theo thời gian . Ngay cả trong các vấn đề sinh học, một số sự kiện (ví dụ như đau tim hoặc suy nội tạng khác) có thể có cùng sự mơ hồ. Các lý thuyết nêu dưới đây giả định các sự kiện cũng xác định vào những thời điểm cụ thể; các trường hợp khác có thể được xử lý tốt hơn bằng các mô hình giải thích rõ ràng cho các sự kiện mơ hồ.

Tổng quát hơn, phân tích sinh tồn liên quan đến việc mô hình hóa thời gian đến dữ liệu sự kiện; trong bối cảnh này, cái chết hoặc thất bại được coi là một “sự kiện” trong tài liệu phân tích sinh tồn – theo truyền thống chỉ có một sự kiện duy nhất xảy ra cho mỗi đối tượng, sau đó sinh vật hoặc cơ chế bị chết hoặc bị phá vỡ. Sự kiện định kỳ hoặc mô hình sự kiện lặp đi lặp lại làm giảm giả định đó. Nghiên cứu về các sự kiện định kỳ có liên quan đến độ tin cậy của hệ thống và trong nhiều lĩnh vực khoa học xã hội và nghiên cứu y học.

Đọc thêm: Phân tích phân biệt Discriminant Analysis DA

HOT:

Một định nghĩa khác về phân tích sống sót

Phân tích sống sót thường được định nghĩa là một tập hợp các phương pháp để phân tích dữ liệu trong đó biến kết quả là thời gian cho đến khi xảy ra một sự kiện quan tâm. Sự kiện này có thể là cái chết, sự xuất hiện của một căn bệnh, kết hôn, ly hôn, vv Thời gian đến sự kiện hoặc thời gian sống sót có thể được đo bằng ngày, tuần, năm, v.v. Ví dụ: nếu sự kiện quan tâm là đau tim, thì thời gian sống sót có thể là thời gian tính bằng năm cho đến khi người bị đau tim.

Trong phân tích sống sót, các đối tượng thường được theo dõi trong một khoảng thời gian xác định và trọng tâm là thời gian mà sự kiện quan tâm xảy ra. Tại sao không sử dụng hồi quy tuyến tính để mô hình hóa thời gian tồn tại như một chức năng của một tập hợp các biến dự đoán? Đầu tiên, thời gian sống sót thường là số dương; bình thường hồi quy tuyến tính có thể không phải là lựa chọn tốt nhất trừ khi những lần đầu tiên được chuyển đổi theo cách loại bỏ hạn chế này. Thứ hai, và quan trọng hơn, hồi quy tuyến tính thông thường không thể có hiệu quả xử lý kiểm duyệt các quan sát.

Đọc thêm: Phân biệt biến số với tham số

Phần mềm phân tích sống sót tốt nhất

Thứ1: Chúng ta có thể sử dụng SPSS để phân tích với đầy đủ chức năng và rất dễ dàng sử dụng.
Thứ 2 ta có thể sử dụng STATA để phân tích sóng sót, đây cũng là một phần mềm dễ sử dụng nhưng buộc chúng ta phải nhớ câu lệnh để chạy được phân tích sống còn.
Thứ 3 mô hình sự kiện này được gói công cụ trong R giải quyết rất tốt, đây là một phần mềm miễn phí nhưng quá trình tiếp cận thì hơi phức tạp 1 tí.

Ứng dụng của phân tích sự kiện:

Mô hình sự kiện này thì được ứng dụng đầu tiên trong y học, ngày nay rất được nhiều nghiên cứu sinh ứng dụng trong lĩnh vực kinh tế để phát triển mô hình logit lên một tầm cao mới.

Dịch vụ của chúng tôi

Chúng tôi nhận hỗ trợ tư vấn xây dựng mô hình
Hướng dẫn chạy mô hình trên các phần mềm thống kê chuyên dụng
Trực tiếp đi thu nhập số liệu
Viết và thảo luận mô hình phân tích sống còn

Mọi thắc mắc về phân tích sinh tồn + phân tích sống sót + phân tích sống còn + mô hình sự kiện + phân tích sự kiện + Survival analysis (SA) : các bạn đừng ngần ngại hãy liên hệ ngay với chúng tôi.

Tags: kinh tế mô hình phân tích sinh tồn sống còn sống sót sự kiện thống kê tư vấn logit ứng dụng y học